Equita di genere e imposizione personale. Riflessioni sistematiche, questioni aperte e prospettive
Notice bibliographique
Résumé
Lo studio delle disuguaglianze di genere ha assunto negli ultimi anni un rilievo centrale \nin molti campi del diritto. In relazione agli aspetti tributari, il Parlamento Europeo \nha di recente approvato due Risoluzioni sull’uguaglianza di genere e le politiche \nfiscali nell’Unione Europea, chiedendo alla Commissione di elaborare linee guida e raccomandazioni specifiche per gli Stati membri al fine di eliminare divari di genere legati alla fiscalità. Per quanto riguarda la fiscalità diretta, si chiede in particolare ai singoli Stati di progettare i modelli di imposizione personale sul reddito in modo tale da promuovere attivamente una distribuzione paritaria del lavoro, retribuito e non retribuito, e del reddito tra donne e uomini. Obiettivo del presente lavoro è illustrare le possibili linee di intervento prefigurate a livello comunitario, verificando se ed in quale misura sia possibile introdurre nell’ordinamento tributario italiano misure fiscali di vantaggio per le donne, nel rispetto dei limiti imposti dal diritto dell’Unione, e dei fondamenti del sistema impositivo domestico, primo fra tutti il principio di capacità contributiva.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».